“ソース（Redditの投稿）から直接の引用はありません。”
“N/A - この記事は基本的な発表であり、具体的な引用はありません。”
“Linux向けのAIアシスタント、Newelleが1.2にアップデートされました！”
“10年前の私の非力なPCで巨大なモデルを比較的速く実行できるようになりました...これはとんでもないことで、毎回これらのモデルを実行できることに驚いています。”
“鍵は (1) 1B級のGGUF、(2) 量子化(Q4中心)、(3) KVキャッシュを増やしすぎない、そして llama.cpp(=llama-server) の設定を絞ることです。”
“ik_llama.cppプロジェクト（llama.cppのパフォーマンス最適化フォーク）は、マルチGPU構成のローカルLLM推論で画期的な進歩を遂げ、わずかな改善ではなく、3倍から4倍の速度向上という大幅なパフォーマンスの飛躍を実現しました。”
“前回の記事ではAMD Ryzen AI Max+ 395でgpt-oss-20bをllama.cppとvLLMで推論させたときの性能と精度を評価した。”
“"開いてすぐに使えます。DockerもPython venvも依存関係もありません。"”
“モデルは、時間間隔を短い近似文字列としてフォーマットするinterval2short()と呼ばれる単純な関数のユニットテストの作成に苦労しました... 出力が「2h 0m」ではなく「2h」であることを特定するのに非常に苦労しました... それから、interval2short()が常に2つのコンポーネントを返すことを文書化することが非常に重要であると判断する前に、数千トークンの思考ベンダーに突入しました。”
“モデル: https://huggingface.co/Maincode/Maincoder-1B; GGUF: https://huggingface.co/Maincode/Maincoder-1B-GGUF”
“ハイブリッドトランスフォーマー+Mambaモデルであるため、コンテキストが埋まっても高速を維持します”
“Qwen3 vl 8bとllama.cppを使用して、日本語のアートワークからテキストをOCRしています。これは私が試した中で最も正確なモデルですが、それでも時々文字を間違えたり、完全に省略したりします。正しい予測はトップトークンの中にあると確信しているので、それらにアクセスできれば、出力を簡単に修正できます。”
“GLM 4.5 Airをローカルでエージェント的なコーディング（例えば、1つのエージェントラウンドで10〜50回のツール呼び出しを確実に行うなど）に真剣に使用している人はいますか？また、うまく機能するコーディングTUIに関するヒントはありますか？”
“ドキュメントWebサイトを自動的にスクレイピングし、抽出されたコード例を含む、整理されたカテゴリ別の参照ファイルに変換します。”
“PLaMo 3 NICT 31B Baseは、Preferred Networks, Inc.と国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）が共同で開発した、英語と日本語のデータセットで事前学習された310億パラメータのモデルです。”
“llama.cppコマンドで--fitフラグを使用した人は何人いますか？これに関する統計を共有してください（前後の結果を確認できると嬉しいです）。”
“gpt-oss-20bをCPUで推論したらGPUより爆速でした。”
“記事全体がないため、重要な引用を抽出できません。”
“提供されたコンテキストは非常に限られており、具体的な事実はありません。”
“Ollamaが1年以上llama.cppのライセンスに違反”
“”
“この記事は、ヒープオーバーフローの脆弱性を詳細に説明している可能性があります。”
“記事は Llama.cpp のパフォーマンスに焦点を当てています。”
“Llama.cpp は Vulkan をサポートしています。”
“Llama.cppはQwen2-VL（ビジョン言語モデル）をサポートしています。”
“llama.cppによるインプロセスベクトル検索と埋め込みのためのGo言語ライブラリ”
“llama.cpp 用のオープンソース・ロードバランサー”
“このプロジェクトは、推論中の計算回数を調整することにより、LLMの推論速度を高速化することを目指しており、潜在的に重み乗算の20〜25％のみを使用します。Mistral用に実装され、他のモデルでもテストされており、リアルタイムの速度/精度調整とメモリ効率の機能があります。”
“Reorは、ローカルでモデルを実行するオープンソースのAIノートアプリです。”
“この記事の重要な事実は、1秒あたりのトークン数などの具体的なパフォーマンス指標、またはさまざまなApple Siliconチップ間の比較などになります。”
“この記事では、Llama.cppを効率的に実行するのに最適なAWSインスタンスの種類と構成について議論している可能性があります。”
“LLaVaVisionは、llama.cppをバックエンドとした、AIによる「Be My Eyes」のようなウェブアプリです。”
“”
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“Llama.cppでCUDA GPUフルアクセラレーションが利用可能になりました。”
“Llama.cppはM2 Max上で40tok/秒、CPU使用率0%で、38個のGPUコアをすべて使用しています。”
“これは、事実を提供するためにHacker Newsの記事からのさらなる情報が必要です。”
“この記事の主要な議論は、llama.cppがどのようにメモリを報告し、使用するかに対するMMAPの影響を中心としている可能性が高い。”
“コンテキストは、llama.cppとメモリマッピングに関する特定の技術的なイベント、つまり「リバート」を示唆しています。”
“Llama.cpp、わずか6GB RAMで300億パラメータLLMを実行可能に”
“Llama.rsは、CPU上で高速なLLaMA推論を行うためのllama.cppのRust移植版です。”
“”
“Llama.cppは、FacebookのLLaMAモデルをC/C++で移植したもので、Apple Siliconに対応しています。”